[发明专利]基于光谱指数排序法的水生植被遥感分类阈值计算方法

摘要

本发明提供了一种基于光谱指数排序法的水生植被遥感分类阈值计算方法，通过两景影像上同一地物一定区域内的像元光谱指数分别排序后，拟合得到关于光谱指数的线性模型，将有同步实测样点的影像光谱指数的分类阈值代入线性模型，可计算得到无同步实测样点影像光谱指数的分类阈值。本发明的方法可实现没有大量同步实测样点影像，尤其是历史影像，开展水生植被遥感分类时光谱指数分类阈值的确定，为浅水湖泊，尤其是富营养化浅水湖泊的水生植被空间分布数据历史重建提供了有力的方法支撑，进而对湖泊生态修复及水生植物的打捞等具有重要的指导意义。

主权项

一种基于光谱指数排序法的水生植被遥感分类阈值计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、获取研究区两个时刻的卫星遥感影像，并进行影像预处理得到M1和M2影像；步骤二、分别计算获取M1影像和M2影像的FVSI、SVSI分类特征图像，即FVSI1、SVSI1和FVSI2、SVSI2图像；步骤三、在M1和M2影像上选取均为浮叶类植被的ROIa区和均为沉水植被的ROIb区；步骤四、根据M1影像获取时刻的实测样点数据，确定M1影像的FVSI1和SVSI1图像的浮叶类水生植被分类阈值m1和沉水植被分类阈值n1；步骤五、对ROIa区和ROIb区进行光谱指数排序，对ROIa排序后的FVSI1和FVSI2进行线性回归建模，得到FVSI模型；对ROIb排序后的SVSI1和SVSI2进行线性回归建模，得到SVSI模型；步骤六、将m1和n1分别带入FVSI模型和SVSI模型，得到M2影像的FVSI2和SVSI2识别两类水生植被的分类阈值m2和n2。